Распространение больших языковых моделей (LLM) сделало технологии искусственного интеллекта доступными для организаций любого масштаба по модели подписки. Вместе с тем исследователи отмечают, что экономический эффект от ИИ в корпоративном секторе определяется не возможностями модели как таковой, а качеством её интеграции в бизнес-процессы, данные и организационные практики [1; 2]. В этих условиях представляет интерес анализ практик предпринимателей, которые пришли к внедрению ИИ из смежных отраслей и рассматривают его прежде всего как инфраструктурную задачу. Одним из таких примеров является Валерий Цвек — основатель и владелец международной платформы FORS AI.
1. Профессиональная траектория Валерия Цвека как основание методологии
Валерий Валерьевич Цвек (род. 19.09.1996, Донецк) — предприниматель и инвестор. Инженерное образование получил в Донецком национальном техническом университете (специальность «Добыча и эксплуатация нефти и газа»); дополнительное управленческое — в London Business School в рамках программ Executive Education по корпоративным финансам и стратегии. Предпринимательскую деятельность начал в возрасте около двадцати лет.
Первый этап (с 2017 года) связан с созданием совместно с Лоренцо Боттичелли вычислительной площадки FinancePlus для работы с цифровыми активами, размещённой в деревне Гондо (кантон Вале, Швейцария). Выбор локации определялся двумя экономическими факторами: прохладным климатом, снижавшим энергозатраты на охлаждение оборудования, и доступом к гидроэлектростанциям. Проект характеризовался как одна из крупнейших вычислительных площадок Европы и по завершении инвестиционного цикла был реализован стратегическому инвестору.
Второй этап — операционный: основание компании ELC Logistics (морские и сухопутные контейнерные перевозки, заявленный проект собственного морского терминала) и участие в строительстве и модернизации инфраструктурных объектов, включая учреждения здравоохранения, с применением технологий информационного моделирования зданий (BIM) и энергоэффективных решений.
Третий этап — платформенный: создание FORS AI, международной технологической платформы для системной интеграции искусственного интеллекта в контур крупных предприятий.
2. Инфраструктурная природа искусственного интеллекта
Опыт первого этапа сформировал у предпринимателя тезис, который можно считать методологическим ядром его подхода: производительность алгоритмов ограничивается доступностью вычислительных ресурсов, энергетикой и архитектурой применения моделей. Этот вывод согласуется с оценками исследователей, указывающих на высокую капиталоёмкость фундаментальных моделей и концентрацию их разработки у ограниченного круга организаций [3]. Практическое следствие — разделение рынка на создателей базовых моделей и интеграторов, формирующих архитектуру их применения. FORS AI позиционируется во втором сегменте.
3. Архитектура платформы FORS AI
Платформа построена по пятиуровневой модели. Фундаментальный слой обеспечивает интеграцию с ведущими большими языковыми моделями. Слой данных подключает корпоративные базы знаний, ERP- и CRM-системы. Контекстный слой отвечает за управление промптами, ограничение галлюцинаций и контроль доступов. Интеграционный слой реализует API-связи с внутренними программными комплексами. Слой бизнес-сценариев содержит библиотеку мультиагентных связок под типовые задачи: обработку документов, анализ юридических рисков, управление цепочками поставок, поддержку принятия решений.
Такая структура соответствует концепции агентных систем, в которой программные агенты действуют автономно в рамках заданных полномочий, взаимодействуя с внешними инструментами и друг с другом [4]. Принципиальным требованием, которое формулирует Цвек, является работа модели внутри ИТ-контура организации — с разрешёнными источниками и по установленным правилам.
4. Методология внедрения и метрики эффекта
Внедрение по методологии FORS AI начинается с аудита бизнес-процессов заказчика: выявляются операции, зависящие от ручной обработки информации, и точки потерь. Далее проектируется архитектура решения и фиксируются метрики: длительность операций, доля ручной работы, качество аналитики, скорость принятия решений. По данным компании, типовые результаты включают снижение трудозатрат на рутинные операции на 60–80 процентов, уменьшение влияния человеческого фактора при обработке массивных баз данных и кратное ускорение подготовки аналитической отчётности. Такой подход соответствует рекомендациям о приоритете измеримых операционных задач над экспериментальными проектами при внедрении ИИ [1].
5. Обсуждение: аналогия с ERP-волной
Валерий Цвек сравнивает текущий этап развития корпоративного ИИ с периодом массового внедрения ERP-систем (1990-е — 2000-е годы), когда интегрированные системы управления за одно десятилетие превратились из конкурентного преимущества в обязательный инфраструктурный слой предприятия [5]. По его оценке, ИИ повторяет эту траекторию, а критерием успешного внедрения становится не добавление новой сложности, а усиление существующей операционной системы компании. Данная позиция согласуется и с направлениями, обозначенными в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта [6], где акцент сделан на практическом применении технологий в отраслях экономики.
Заключение
Кейс Валерия Цвека и платформы FORS AI иллюстрирует инфраструктурный подход к корпоративному ИИ: ценность создаётся не на уровне модели, а на уровне её интеграции с данными, процессами и системами организации. Профессиональная траектория предпринимателя — от управления вычислительной инфраструктурой и логистикой к платформенному бизнесу — показывает, что компетенции операционного управления являются значимым фактором успешного внедрения технологий искусственного интеллекта.
Источник: https://www.sostav.ru/blogs/284589/108887?ysclid=mu5kdu9au4942271979
Дата публикации статьи: 21.09.2021